tensorRT实现神经网络推理加速

最新推荐文章于 2025-08-30 00:35:55 发布
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#深度学习

本教程视频系列深入讲解如何使用TensorRT API实现神经网络推理加速，涵盖int8精度校准表生成、plugin层编写及常用算法层实现，手把手教你构建高效的TensorRT工程。

我自己写了一个关于使用tensorRT实现神经网络推理加速的系列教程视频，感兴趣的可以去关注一下

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28972

在视频中我会带大家使用tensorRT的API接口一行行实现整个工程，包括int8精度校准表生成/plugin层的写法/常用的算法层写法等等。像构建神经网络一样构建我们的tensorRT工程

实战 | YOLOv8使用TensorRT加速推理教程（步骤 + 代码）
Color Space的博客
07-09 4176
这一步主要是安装根据自己的硬件安装GPU驱动，下载CUDNN等，以往的文章已经介绍过多次，可以点击下面的图片跳转到对应文章查看(点击图片跳转)。DeepSparse：专为稀疏模型设计的CPU推理运行时，可以有效加速基于WSL2的Windows环境下的推理。OpenVINO：Intel的推理工具套件，用于CPU上的模型优化和加速，支持量化和多种硬件加速。可以使用官网下载的模型也可以使用自己训练好的模型。保持框架最新：确保使用的深度学习框架版本是最新的，以获得最新的优化和bug修复。
TensorRT 实现深度网络模型推理加速
01-14
通过本文档将会了解到深度学习的应用场景，常规的部署方法及带来的挑战，基于这些挑战 NVIDIA 给出的高效解决方案 TensorRT 的介绍，性能及案例分享。
TensorRT推理加速
05-07
TensorRT Python API的使用，8bits量化，语义分割方面的应用。
PaddleOCR TensorRT加速：GPU推理极致优化
最新发布
gitblog_00759的博客
08-30 902
在当今数字化时代，光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术已成为文档数字化、信息提取和自动化处理的核心技术。然而，随着OCR模型复杂度的不断提升和实时性要求的日益严格，传统的CPU推理方式已难以满足高性能应用的需求。 **你是否正在面临以下挑战？** - OCR推理速度慢，影响用户体验 - GPU资源利用率低，无法充分发挥硬件性能 - 高并发场景下响...
视频教程-tensorRT实现神经网络推理加速-深度学习
weixin_34826245的博客
05-28 566
tensorRT实现神经网络推理加速 5年以上IT行业从业经验，虽然没有在知...
学习笔记(03):tensorRT实现神经网络推理加速-tensorRT常用算法层实现
爱CV
06-01 680
使用tensorRT的API接口一行行代码实现整个工程，包括int8精度和自定义层及各种常用算法的tensorRT的写法。
基于TensorRT的神经网络推理与加速
热门推荐
爱破破爱科研
08-15 1万+
一. 引言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用于图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库，可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据)，并针对...
TensorRT对yolov12推理加速(windows下推理时间大幅下降)
2301_79863908的博客
02-21 1483
使用TensorRT对yolov12进行推理加速
YOLOv8结合TensorRT实现深度学习推理加速指南
YOLO是一种非常流行的实时目标检测系统，它将目标检测任务看作是一个回归问题，通过单个神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别的预测。YOLOv8是该系列算法的最新版本，它延续了前代版本的实时性与准确性，但同时...
第八周【任务1】神经网络推理加速(笔记)
weixin_39236489的博客
02-03 605
推理加速主要针对串行加速 1. SVD分解 Am×n=Vm×mT(λ112λ212⋱)Un×n A_{m \times n}=V_{m \times m}^{T}\left(\begin{array}{cccc} \lambda_{1}^{\frac{1}{2}} & & \\ & & \lambda_{2}^{\frac{1}{2}} & \\ & & & \ddots & \\ & & & \end{arra
Python-利用TensorRT加速的TensorFlow模型
08-11
TensorFlow models accelerated with NVIDIA TensorRT
TensorRT python多进程推理踩坑（csdn）————程序.pdf
12-04
TensorRT python多进程推理踩坑（csdn）————程序
神经网络推理加速—— GPU为什么这么牛
AI与算法都要通俗易懂
04-15 1356
游戏，挖矿，深度学习，这三个领域足以让英伟达的GPU傲视群雄！安迪比尔定律，软件会吃掉硬件的性能，反过来会迫使硬件更新迭代！GPU也是如此。GPU独有的多核硬件架构以及专用硬件单元和多层级存储，是GPU傲视群雄的王牌。好啦，本篇文章就说到这，敬请关注本专栏其他文章。本文原创，请勿转载，转载请联系作者欢迎关注@董董灿是个攻城狮及同名公众号。
C++中用TensorRT与多线程进行模型推理
heyiqiunet的博客
10-05 2047
用C++与TensorRT及多线程对模型进行高效推理
C/C++ TensorRT引擎多线程推理多个rtsp流并显示或保存
highoooo的博客
11-24 5307
文章目录主要思路一、超参数和常量二、简易的WrapData类三、opencv获取rtsp流四、.engine 推理部分五、主函数流程 主要思路 每个thread负责一个rtsp流，主线程里定义WrapData类型的消息队列（目的是包含frame和对应的rtsp信息），传到每个线程里面去通过opencv获取frame，将frame和rtsp信息包装到WrapData后push到队列中，主函数中捕捉到队列长度大于1则进行.front()推理并在推理结束后.pop() 一、超参数和常量 #define NMS_
【TensorRT】C++多线程异步推理/部署常用代码
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
10-29 4701
（因为消费者不止一个，可能有多个网络进行推理，要把推理结果送还到图片接收处）。这样多个推理就可以做成异步模式。实际上是调用逻辑与推理逻辑分离，简化了接口，优化了性能。当出现生产者生产太快，而消费太慢时：会让图片发生堆积，一张图片可能有2MB，如果长期运行，就会发现，程序可能在某一刻发生崩溃（内存消耗殆尽）
python多线程中使用TensorRT（解决报错：invalid device context - no currently active context? ）
qq_43673118的博客
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报错显示在工作线程中没有建立上下文context，原因是。（3）在进行推理前加上。
tensorRT推理yolov5.trt模型崩溃
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
10-21 1499
tensorRT推理yolov5.trt模型崩溃
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